We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more!
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
펜실베이니아 대학교이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
50%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
23%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
Instrumental VariablePropensity Score MatchingCausal InferenceCausality
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제공자:
펜실베이니아 대학교
The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Welcome and Introduction to Causal Effects
This module focuses on defining causal effects using potential outcomes. A key distinction is made between setting/manipulating values and conditioning on variables. Key causal identifying assumptions are also introduced.
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 128분)
8개의 동영상
Confusion over causality19m
Potential outcomes and counterfactuals13m
Hypothetical interventions17m
Causal effects19m
Causal assumptions18m
Stratification23m
Incident user and active comparator designs14m
3개 연습문제
Practice Quiz4m
Practice Quiz4m
Causal effects18m
완료하는 데 2시간 필요
Confounding and Directed Acyclic Graphs (DAGs)
This module introduces directed acyclic graphs. By understanding various rules about these graphs, learners can identify whether a set of variables is sufficient to control for confounding.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 86분)
8개의 동영상
Causal graphs9m
Relationship between DAGs and probability distributions15m
Paths and associations7m
Conditional independence (d-separation)13m
Confounding revisited9m
Backdoor path criterion15m
Disjunctive cause criterion9m
2개 연습문제
Practice Quiz8m
Identify from DAGs sufficient sets of confounders22m
완료하는 데 4시간 필요
Matching and Propensity Scores
An overview of matching methods for estimating causal effects is presented, including matching directly on confounders and matching on the propensity score. The ideas are illustrated with data analysis examples in R.
완료하는 데 4시간 필요
12개 동영상 (총 171분)
12개의 동영상
Overview of matching12m
Matching directly on confounders13m
Greedy (nearest-neighbor) matching17m
Optimal matching10m
Assessing balance11m
Analyzing data after matching20m
Sensitivity analysis10m
Data example in R16m
Propensity scores11m
Propensity score matching14m
Propensity score matching in R15m
5개 연습문제
Practice Quiz6m
Practice Quiz8m
Matching12m
Propensity score matching10m
Data analysis project - analyze data in R using propensity score matching16m
완료하는 데 3시간 필요
Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)
Inverse probability of treatment weighting, as a method to estimate causal effects, is introduced. The ideas are illustrated with an IPTW data analysis in R.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 119분)
9개의 동영상
More intuition for IPTW estimation9m
Marginal structural models11m
IPTW estimation11m
Assessing balance9m
Distribution of weights9m
Remedies for large weights13m
Doubly robust estimators15m
Data example in R26m
3개 연습문제
Practice Quiz6m
IPTW18m
Data analysis project - carry out an IPTW causal analysis8m
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.
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